Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？

正如其他面试题，问到“Redis和Memcached之间的区别？”或者“Dubbo和Spring Cloud之间的区别？” 一样，相同领域技术之间进行比较也是一个经常面试的考点！

一方面，考察了你对当前技术的了解程度，他适应的场景和不适应的场景，摸清楚你是否真正的用过，是否有“最佳实践”。你说你对技术了解的比较深入，问了几个比较有难度的问题，你都游刃有余，但是问到你为什么使用这个，而不是用另外一个，你却回答不上来，那老板还安心让你做技术选型吗？还能给你一个小组长或者架构师的职位吗？

另一方面，考察了你对技术的广度。很多小伙伴在简历中个人评价的时候，常常会写到对技术热爱，喜欢新技术啥的，结果相同领域的技术，只知道一个，而对其他的不知道，面试官还能认为你对技术热爱，比较有追求的激情吗？

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针对本小节要说的消息队列，既然你用了 MQ，可能是某一种 MQ，那么你当时做没做过调研？

你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ，比如 Kafka，甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ 没有绝对的好坏，但是就是看用在哪个场景可以扬长避短，利用其优势，规避其劣势。

如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，leader 交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑。

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级	同 ActiveMQ	10 万级，支撑高吞吐	10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic 数量对吞吐量的影响			topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic	topic 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms 级	微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低	ms 级	延迟在 ms 级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用	同 ActiveMQ	非常高，分布式架构	非常高，分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据	基本不丢	经过参数优化配置，可以做到 0 丢失	同 RocketMQ
功能支持	MQ 领域的功能极其完备	基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低	MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

综上，各种对比之后，有如下建议：

一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；

后来大家开始用 RabbitMQ，但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。

所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。